Fine-tuning the catalytic activity by applying nitrogen-doped carbon nanotubes as catalyst supports for the hydrogenation of olefins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrogen-free multi-wall carbon nanotubes (MWCNTs) and N-doped bamboo-like carbon nanotubes (BCNTs) were synthesized by using catalytic vapor deposition (CVD) and used as catalyst support materials. Pd, Rh, Ru, and Ir have been deposited onto the nanotubes to achieve metal/nanotube catalysts. The catalytic activity of the samples was fine-tuned by changing the type of support. BCNT supported Pd and Rh (Pd/BCNT, Rh/MWCNT) catalysts were found to be the most active for liquid phase hydrogenation of octadecene amongst these samples. The initial olefin hydrogenation rate of the Pd/BCNT sample was slightly higher than the corresponding MWCNT-supported catalyst. Based on the hydrogenation reaction, the performance of these catalyst had been ranked as follows: Pd/BCNT ≈ Rh/MWCNT > Pd/MWCNT > Rh/BCNT > > Ir/MWCNT > Ru/BCNT > Ir/BCNT > Ru/MWCNT. The structural properties of chemisorbed Pd on MWCNT and N- BCNT were also characterized by means of computational chemical methods in order to shed some light on the nature of metal binding properties of N-doped and undoped surfaces. The calculations shown preference towards the edges of the surfaces which is in good agreement with the experimental findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».